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[IEEE ICASSP 2018 - 2018年IEEE声学、语音与信号处理国际会议（ICASSP） - 加拿大卡尔加里（2018.4.15-2018.4.20）] 2018年IEEE声学、语音与信号处理国际会议（ICASSP） - 基于腕部光电容积脉搏波信号的鲁棒逐搏检测算法用于心率变异性分析

DOI：10.1109/ICASSP.2018.8462286 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 通过心电图（ECG）获取的心率变异性（HRV）是评估心脏自主神经功能的经典诊断方法。更便捷的评估方式是采用光电容积脉搏波（PPG）波形，以脉率变异性（PRV）替代HRV。然而，由于缺乏稳健的PPG信号检测算法，医疗市场尚未能利用PRV进行临床诊断，也未能测量用于健康监测的生物信息（如睡眠阶段、压力状态和疲劳程度）。本文提出了一种基于PPG信号的稳健峰谷检测算法，用于逐搏（B2B）脉搏间隔分析。我们通过使用Analog Devices（ADI）多传感器手表平台进行大规模数据采集验证了该方法，在高覆盖率、灵敏度以及与心电图逐搏结果相比具有较低连续差值均方根（RMSSD）等方面展示了本方法的性能。
作者： Foroohar Foroozan，Madhan Mohan，Jian Shu (James) Wu
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为利用PPG信号进行逐搏（B2B）脉搏间隔分析，提供强大的峰值与起始点检测算法，从而通过PRV分析实现临床诊断与健康监测。

研究成果

所提出的用于腕部PPG信号PRV分析的鲁棒峰值与起始点检测算法，与心电图HRV结果显示出强相关性和一致性，其覆盖率、灵敏度及阳性预测值均高于83%，且平均RMSSD差异低于20毫秒。这证明了通过PRV分析利用PPG信号进行临床诊断和健康监测的潜力。

研究不足

基于光电容积图（PPG）的算法性能可能因血液灌注不足、环境光线和运动伪影而降低。未来工作将聚焦于应用运动抑制算法并解决心率变异性（PRV）分析中的心跳缺失问题。

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